Bereken de TPS van de Arc B570 op lokale AI-modellen
Elk model in onze catalogus beoordeeld op deze kaart bij de contextlengte en minimumkwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van deze kaart en de grootte van elk model eenmaal gecomprimeerd..
Gerekend voor deze kaart
679 modellen in onze catalogus samen
Grootste model dat het vasthoudt
Ling-lite-1.5 ("Bailing")
16.8B · Q3_K_M · 16.8 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
105 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een Arc B570?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Meer context betekent meer VRAM voor de gesprekken cache. Snelheid is voor een verse conversatie en verandert niet met deze instelling..
Verbergt modellen die alleen passen door onder dit punt te worden gecomprimeerd.
381 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
105
tok/s
63–167 · lage vertrouwen |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–167 · lage vertrouwen |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–167 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–167 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–167 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–167 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
98.0
tok/s
59–157 · lage vertrouwen |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 8.1 GB | 4k tokens | Q3_K_M | Krap |
|
96.9
tok/s
58–155 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
95.1
tok/s
57–152 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
95.1
tok/s
57–152 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
95.1
tok/s
57–152 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
95.1
tok/s
57–152 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
87.2
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
87.2
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
87.2
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
87.2
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
85.1
tok/s
51–136 · lage vertrouwen |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
83.9
tok/s
50–134 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.5
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.5
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.5
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.5
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.5
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.5
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.5
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.
Op record
Arc B570 Volledige specificatie
Alles op file voor deze kaart, geordend op basis van hoezeer het van invloed is op het draaien van een taalmodel in plaats van op hoe een specificatielijst het zou opsommen. MEMORY komt eerst omdat het de uitkomst bepaalt; de rest is CONTEXT..
Geheugen
De twee specificaties die bepalen wat deze card kan draaien en hoe snel. Capaciteit bepaalt welke models passen; bandbreedte bepaalt hoeveel tokens per seconde ze produceren zodra ze dat doen.
- Geheugengrootte
- 10 GB
- Geheugenbandbreedte
- 380 GB/s
- Geheugen type
- GDDR6
- Geheugensnelheid bus breedte
- 160 bit
- Geheugenklok
- 2.38 GHz
De chip
Welke processor zit op het bord en hoe is deze vervaardigd. Een kleinere procesgrootte betekent over het algemeen meer prestaties voor hetzelfde vermogen.
- Grafische processor
- BMG-G21
- Architectuur
- Xe2-HPG
- Generatie
- Battlemage(Arc 5)
- Gieterij
- TSMC
- Procesgrootte
- 5 nm
- Transistoren
- 19.6 billion
- Transistor dichtheid
- 72,100 K/mm²
- Die grootte
- 272 mm²
- Uitgebracht
- 16 January 2025
Kloksnelheden
Hoe snel de processor draait. Veel minder waard hier dan op een gaming benchmark: het genereren van tekst wordt beperkt door de geheugenbandbreedte, dus een hogere klok beweegt het resultaat nauwelijks.
- Basis klok
- 2.5 GHz
- Boost-klok
- 2.5 GHz
Verwerkingsunits
Wat de chip bevat. Deze drijven de graphicsprestaties en zijn voornamelijk belangrijk voor het verwerken van een lange prompt in plaats van voor het produceren van het antwoord.
- Schaduwunits
- 2,304
- Textuurmappingeenheden
- 144
- Render output units
- 80
- Ray tracing cores
- 18
- L1-cache
- 250 KB
- L2-cache
- 18 MB
Theoretische prestaties
Piek reken tarieven gepubliceerd voor de kaart. Dit zijn plafonds die geen enkele echte werklast bereikt, en het genereren van tekst bereikt een klein percentage daarvan omdat het beperkt wordt door geheugen in plaats van rekenkracht.
- Half precisie (FP16)
- 23 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 11.5 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 1.4 TFLOPS
- Pixel rate
- 200 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 360 GTexel/s
De kaart
Wat er nodig is om de kaart fysiek te installeren en van stroom te voorzien — de praktische beperkingen die bepalen of deze past in de machine die je al bezit.
- Stroomverbruik (TDP)
- 150 W
- Voorgestelde voeding
- 450 W
- Stroomconnectoren
- 1x 8-pin
- Businterface
- PCIe 4.0 x8
- Sleufbreedte
- Dual-slot
- Afmetingen
- 272 mm
- Weergave-uitvoer
- 1x HDMI 2.1a, 3x DisplayPort 2.1
Software ondersteuning
Welke grafische en rekinterfaces ondersteunt de kaart. CUDA-rekenmogelijkheden is degene die van belang is voor inferentie: onder de 7.0 zijn er geen tensor cores, en moderne inferentiesoftware valt terug op langzamere codepaden.
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader-model
- 6.6
Lijsten
Waar te koop een Arc B570
Geen enkele verkoper heeft deze kaart momenteel in de aanbieding. Lijsten komen van verkopers die deze hier direct publiceren. — blader door de aanbieder directory om te zien wie wat verkoopt.
Wat de cijfers betekenen
Wat de geheugen subsystem betekent voor AI
Geheugen
10 GB
Bandbreedte
380 GB/s
Grootste model
Ling-lite-1.5 ("Bailing")
Arc B570 draagt alleen 10 GB van GDDR6. Dat beperkt het tot het kleinere einde van de catalogus, en een model moet volledig binnen passen voordat het iets genereert. Een runtime krijgt eigenlijk ongeveer 9 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 380 GB/s over een bus van 160 bits. Dat is het nummer dat de generatie snelheid beheerst — de rekenkracht per gelezen byte is klein genoeg dat de bus, niet de cores, is waar alles op wacht.
De figuur is de busbreedte vermenigvuldigd met een geheugenklok van 2.38 GHz. Het verbreden van de bus en het verhogen van de kloksnelheid zijn de twee hefboommechanismen die een fabrikant heeft, daarom kan een kaart met onopvallende cores toch snel genereren.
Gezamenlijk is het grootste model dat past Ling-lite-1.5 ("Bailing"), 16.8B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 16.8 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
Arc B570 is gebouwd op de graphics processor BMG-G21, het gebruik van de architectuur Xe2-HPG van Intel, als onderdeel van de generatie Battlemage(Arc 5).
De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 5 nm, met een dobbelsteen die meet 272 mm², houden 19.6 billion Transistoren. Een kleiner proces betekent over het algemeen meer prestaties voor dezelfde kracht, hoewel het voor taalmodele veel minder belangrijk is dan de geheugen-subsystemen.
Het werd uitgebracht in January 2025, ruwweg 1.5393962384414 jaren geleden. Inferredersoftwareondersteuning volgt doorgaans de hardware met een jaar of twee, dus een kaart van deze leeftijd heeft over het algemeen volwassen, goed geoptimaliseerde codepaden beschikbaar.
Rekenkracht, en waarom het minder belangrijk is dan het lijkt
FP16
23 TFLOPS
FP64
1.4 TFLOPS
Op papier Arc B570 bereikt 23 TFLOPS op halve precisie, en 11.5 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piekfiguren die geen echte werkbelasting ondersteunen, en het genereren van tekst bereikt slechts een klein fractie van hen - decoderen wordt beperkt door geheugen in plaats van door rekenkracht, wat de reden is dat een kaart hier enorm krachtig kan lijken en toch tokens produceert tegen een gewone snelheid.
Dubbelprecisie doorvoersnelheid bereikt 1.4 TFLOPS. Het heeft geen invloed op het draaien van een taalmodel — geen inferentie-runtime gebruikt het — maar het scheidt datacentrumonderdelen van consumentenonderdelen, aangezien laatstgenoemden het opzettelijk beperken.
Klokken draaien vanaf een basis van 2.5 GHz naar een boost van 2.5 GHz. Hier veel minder waard dan op een gaming benchmark: het verhogen van de kloksnelheden versnelt de rekensom, en de rekensom is niet waar de generatie op wacht.
Cache en verwerkingsunits
Arc B570 heeft een L1 cache van 250 KB, ondersteund door een L2-cache van 18 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou raken, wat de enige plek op deze pagina is waar een ander getal dan bandbreedte stilletjes de generatie snelheid beïnvloedt — een grote L2 laat meer van de werkset dicht bij de kernen blijven.
Er zijn 2,304 Schaduwunits, 144 Textuurmappingeenheden, en 80 Render output units. Deze sturen grafische workloads aan en dragen bij aan promptverwerking, maar ze zitten een groot deel van de tijd dat een model bezig is met het genereren van een antwoord stil.
Kracht, grootte en installatie
Stroomverbruik
150 W
Arc B570 is beoordeeld op 150 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 450 W. Het draaien van een taalmodel houdt een GPU-kaart bezig in korte pieken in plaats van continu - het verbruikt veel energie tijdens het genereren en idle tussen aanvragen - dus het sustained draw over een werkdag ligt meestal ver onder de nominale waarde.
Het bord neemt in beslag dual-slot, meten 272 mm lang, en heeft 1x 8-pin. Het is de moeite waard om te controleren tegen de behuizing en de voeding die al in de machine zit, aangezien de grootste CARDS aanzienlijk meer van beiden nodig hebben dan een typische desktop biedt.
Het verbindt over PCIe 4.0 x8. De interface bepaalt hoe snel een model van de schijf naar de GPU-kaart wordt geladen, niet hoe snel het daar draait, dus een smallere verbinding kost een paar seconden bij de opstart en verder niets.
De extremen
De grootste AI-modellen die draaien op een Arc B570
De grootste open-weight-modellen die op deze kaart passen, nieuwste eerst. Elk wordt weergegeven met de beste compressie die de kaart kan ondersteunen..
De snelste AI-modellen op een Arc B570
Waar deze kaart de tokens het snelst produceert. Kleinere modellen domineren hier, omdat het genereren van elke token betekent dat het hele model eens uit het geheugen moet worden gelezen..
Stap voor stap
Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen Arc B570
U hoeft niets met de hand te berekenen — de gputps.com-calculator op deze pagina heeft het al voor elk model dat deze kaart kan bevatten uitgerekend. De antwoorden aflezen kost zes stappen.
-
01
Begin met het model, niet de specificatie
De tabel somt 381 modellen die deze kaart draait. Zoek verkleint de lijst op naam of op grootte.
-
02
Stel de contextlengte in die je daadwerkelijk zult gebruiken
Lange gesprekken kosten geheugen bovenop de gewichten. Tegen 10 GB het is vaak wat een groot model over de rand duwt.
-
03
Koppel de vergelijking aan één kwaliteitsniveau
Compressie is wat grotere modellen laat passen. De kwaliteitscontrole laat elk model vallen dat er meer van nodig heeft dan je bereid bent te geven.
-
04
Lees de snelheid en het bereik
De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 105 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.
-
05
Controleer de speling voordat je beslist
Strak betekent dat het vandaag werkt; comfortabel betekent dat het nog steeds werkt als het gesprek groeit. Vergelijk wat elk model nodig heeft met een beschikbare. 10 GB.
-
06
Controleer hetzelfde model van de andere kant
Elke modelnaam in de tabel linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening uitvoert op elke kaart die we hebben. Daar zie je of de juiste aankoop is Arc B570.
Antwoorden
Arc B570 — veelgestelde vragen
Arc B570— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeek Coder 6.7B bij Q4_K_M, ongeveer 8.3 GB geheugen en genereert ongeveer 36.1 tokens per seconde
Arc B570— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q3_K_M, ongeveer 8.1 GB geheugen en genereert ongeveer 98.0 tokens per seconde
Arc B570— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 10 GB van GDDR6. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 9 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
Arc B570— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 380 GB/s over een bus van 160 bits. Dit is de enige beste voorspeller van hoe snel het tekst genereert, omdat het produceren van elk token betekent dat het het hele model eenmaal uit het geheugen leest.
Arc B570— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van GDDR6 geklokt op 2.38 GHz. HBM-types worden aangetroffen op datacenter-accelerators en hebben veel meer bandbreedte dan de GDDR die op desktopkaarten wordt gebruikt, wat verklaart waarom ze tokens aanzienlijk sneller genereren bij dezelfde capaciteit.
Arc B570— wie maakt het?
Dit is een product van Intel, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 5 nm.
Arc B570— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in January 2025.
Arc B570— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 150 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 450 W. Het genereren van tekst verbruikt veel in bursts en idle tussen aanvragen, dus het gemiddelde verbruik over een werk sessie ligt normaal gesproken goed onder het opgegeven cijfer.
Arc B570— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 250 KB, en de L2-cache is 18 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou bereiken, dus een grotere L2 geeft een bescheiden verhoging van de generatiesnelheid boven wat alleen de bandbreedte voorspelt.
Arc B570— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 23 TFLOPS bij halve precisie en 11.5 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piek-arithmetische plafonds in plaats van haalbare snelheden, en tekstgeneratie bereikt slechts een klein deel ervan omdat het beperkt is door geheugenbandbreedte.
Arc B570— ondersteunt het CUDA?
Nee. CUDA is alleen van NVIDIA, en dit is een card van Intel. Het draait taalmodellen via ROCm, Vulkan of Metal, afhankelijk van de software, die minder rijp zijn dan het CUDA-pad — onze schattingen passen daarvoor een straf toe.
Arc B570— Welke businterface gebruikt het?
Het maakt gebruik van PCIe 4.0 x8. Dit regelt hoe snel een model op de kaart wordt geladen in plaats van hoe snel het draait zodra het is geladen, zodat het een paar seconden kost bij het opstarten en niets tijdens de generatie.
Arc B570— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Zijn geheugen beperkt het tot kleinere modellen, maar de bandbreedte betekent dat de generatie traag aanvoelt op grotere modellen. In totaal draait het 381 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
Arc B570— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Het kan worden gesplitst, met de overflow gehouden in het systeemgeheugen buiten de kaart's 10 GB is mogelijk en meestal een valse economie: het systeem-geheugen gedeelte is langzaam genoeg om het resultaat te domineren.
Zou twee Arc B570 kaarten twee keer zo snel zijn?
Nee. Een tweede kaart verdubbelt het geheugen naar 20 GB om te werken met in plaats van tweemaal de tokens per seconde — elk cijfer hier is voor een enkele CARD.
Arc B570— Welke AI-modellen kan het draaien?
381 van de 679 open-weight taalmodele die we volgen passen op deze kaart en kunnen lokaal worden uitgevoerd. De tabel op deze pagina vermeldt ieder exemplaar, met het geheugen dat het nodig heeft, de kwantisering waarop het draait en een geschatte generatiesnelheid.
Arc B570— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Ling-lite-1.5 ("Bailing") bij 16.8B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 16.8 tokens per second en heeft ongeveer 8.9 GB van het geheugen van de kaart.
Arc B570— hoeveel tokens per seconde produceert het?
Het hangt af van het model. Het snelste model dat we hier volgen is Gemma 3 QAT 1B ongeveer 105 tokens per seconde, terwijl grotere modellen proportioneel langzamer draaien omdat elk token het hele model uit het geheugen moet lezen. Snelheden zijn schattingen voor één gesprek tegelijk.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met de hardware. Als je al weet welk model je wilt en je moet weten wat het kost om het te draaien, Begin van het MODEL in plaats van het MODEL..